工业数据的生成量和速度很快，以至难以准确捕获。即使可以，但由于缺乏实境化和易用性，其使用可能受到限制。由于操作数据被锁定在不同的设备中或独立于记录系统中，数据科学家花费大量精力进行数据准备，并且很难提取可操作的工业绩效见解。
FactoryTalk® Edge Gateway™ 软件解决了这些问题，挖掘可行的工厂和企业级见解，以加速工业物联网数字化转型。它简化并自动化了源头上跨机器、设备和自动化资产的工业设备数据的收集、实境化和组织，从而从一开始就实现了较高数据完整性。它为在企业级推动从边缘到云的 IT/OT 融合提供了正确的基础，从而使从车间到高层的每个人都可以做出更明智的决策。
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FactoryTalk Edge Gateway 软件统一了来自工业来源、控制或自动化系统的数据。去可与各类云端、工业物联网和大数据应用程序集成，包括 ThingWorx、Microsoft Azure IoT Hub、Microsoft SQL 等。它还使用 OPC-DA（自动化行业的互操作性标准）访问 KEPServer Enterprise 数据以实现第三方连接。这样可以最大限度地提高运营洞察力，并提供 360 度全方位的业务视图，从而简化和自动化用于信息应用程序的单个集成解决方案中的数据提取。
FactoryTalk Edge Gateway 软件可自动从控制器中发现高速、实境相关的运行数据，并将其打包为控制工程师可以配置的逻辑通用信息模型。这种公共信息模型可以加快类似装配线的设置速度，并且可以使用第三方数据充实。可以将其映射到本地或云应用程序，并轻松使用以加速信息技术/运行技术融合。
通过访问运行技术实境化数据，信息技术应用程序可以帮助您在整个企业中提取设备见解。快速、轻松、主动地识别过程和生产效率低下以及产品缺陷。您可通过较少的数据准备时间，专注于使用数据检测和解决设备问题并提高生产量。
FactoryTalk Edge Gateway 软件具备 FactoryTalk Smart Object™ 功能，可自动化数据准备，将其打包为通用信息模型。FactoryTalk Smart Object 内容由控制系统设计人员创建，他们使用其他用户定义的配置属性扩展基本 Logix 标记。可以将它们视为标识特定数据点的元数据，例如能耗、资产健康状况等。配置这些属性时，将引用运行参数以告诉软件如何收集与唯一输出相关的数据。
通用信息模型是将相关数据划分为一个层次结构的逻辑数据结构，数据科学家和熟悉流程的其他人员可以轻松理解和使用。例如，如果您的资产在多个位置配备传感器，则可以按传感器分布（即入口与出口）对数据进行分组。这可轻松提取相关属性以进行分析。
FactoryTalk Edge Gateway 提供自动模型复制功能，可显著缩短部署周期和生命周期成本。它可以流式传输数据、复制信息模型并支持可实现快速应用程序开发的模板化，以此缩短 ThingWorx 部署的价值实现时间。此外，还可以向 FactoryTalk Smart Object 节点分配 ThingWorx 事物模板，以扩展信息模型。
当您在 FactoryTalk Smart Objects 控制编程中复制模型时，将会自动创建或更新生产线、机器或元件的信息模型，从而使您能够以模块化的方式进行开发。对控制器所做的每一个更改都会流向信息系统中，因此，无需在信息客户端中重新构建数据模型。
在食品和饮料行业，质量问题通常在产品进入零售货架或在消费者手中后才发现。在开始召回某个批次时，制造商需要找到问题的根本原因。为了进行有效的根本原因分析 (RCA)，每批批次和序列号均带有时间戳的准确生产数据至关重要。
通过 FactoryTalk Edge Gateway 软件，您可以高速收集数据并在数据源创建信息模型，其中包含每个阶段的批号和序列号以及相应的生产数据，例如电流水平、扭矩、速度等。这种信息模型是在数据源处构建的，可以沿用到数据存储或信息技术应用中，无论是在本地还是在云端，均可应用。通过准确的生产信息，信息技术应用程序现在可以帮助过程工程师和数据科学家都执行 RCA，并防止将来出现类似的质量问题。
轮胎行业经常面临运营和供应链方面的挑战，并且由于原材料成本和运营效率的波动，维持 EBITDA 的持续压力也很大。轮胎制造过程是上游批量生产和下游操作离散生产的独特组合。控制系统、协议和输出的异构混合非常普遍，工厂在部门孤岛中运行，几乎未在价值链上共享数据。
您可通过 FactoryTalk Edge Gateway 软件，在整个价值链中连接异构资产集，将实境化运行数据捕获到通用信息模型中，并消除数据孤岛。上游信息技术应用程序也可以使用此模型创建单个事实来源，以衡量整个企业的运营、机器和质量绩效。通过在信息模型之上使用正确的分析工具集，您可以使用基础的综合运行数据数据预测机器和过程故障，并加速质量问题的 RCA。
